上海市闵行区低剂量螺旋CT肺癌筛查效果评估

背景与目的低剂量螺旋计算机断层扫描(low-dose spiral computed tomography,LDCT)已被推荐应用于高危人群的肺癌筛查。我国LDCT筛查研究少,随访时间较短,且高危人群的定义不同。本研究基于上海市闵行区肺癌筛查项目,评估LDCT应用于我国人群肺癌筛查的中长期效果。方法上海市闵行区肺癌筛查项目于2013至2017年实施,共纳入26,124名40岁及以上合格参与者,并以同期闵行区全体适龄人群为对照。通过筛查登记系统及与上海市肿瘤登记和死因登记系统链接,获得所有对象至2020年12月31日的肺癌发病及全死因死亡信息。计算筛查人群相比于全人群对照的肺癌标准化发病率比(standardized incidence ratio,SIR)及95%CI,比较筛查人群与非筛查人群中肺癌病例的早期率(0-Ⅰ期)、病理类型及5年观察生存率,分析LDCT筛查与肺癌病例全死因死亡的风险比(hazard ratio,HR)及95%CI。结果筛查人群的肺癌粗发病率为373.3/10万人年(95%CI:343.1-406.1),标化发病率为70.3/10万人年,相比于总人群的SIR为1.8(95%CI:1.6-1.9),且在随访期内随时间推移而下降。筛查组病例中早期肺癌占比49.4%,显著高于同期非筛查病例中的38.4%(P<0.05);肺腺癌占比40.7%,显著高于非筛查病例中的35.9%(P<0.05);5年观察生存率为53.7%,亦显著高于非筛查病例的41.5%(P<0.05)。与同期非筛查病例相比,筛查组病例的全因死亡风险下降30%(HR=0.7,95%CI:0.6-0.8)。结论本次纳入的筛检人群肺癌发病风险较高;LDCT筛查有利于肺癌的早期检出,提高生存率,在降低人群的肺癌疾病负担方面具有一定潜力。

基于上海市社区人群低剂量CT筛查的肺癌风险预测模型研究

[目的]基于上海市社区人群低剂量CT(low dose computed tomography,LDCT)肺癌筛查项目数据,构建肺癌风险预测模型,为我国LDCT筛查高危人群的界定及后续追踪提供科学依据。[方法]选取2013年8月至2017年12月参与上海市闵行区肺癌LDCT筛查的合格人群24530人,收集LDCT筛查信息、肺癌风险评估问卷信息、肺癌发病信息。采用Cox比例风险回归法共构建了两套风险预测模型:基本模型(n=24530)纳入性别、筛查年龄、吸烟史、家族史、是否检出结节;LDCT筛查模型(n=3649)纳入吸烟史、家族史、筛查是否阳性、结节性质、结节大小。将人群按7∶3的比例随机分为训练集和验证集,使用受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)评价区分度,绘制校准曲线评估模型的校准度,利用十倍交叉验证方法进行预测模型的内部验证。[结果]24530名研究对象的结节检出率为17.5%,LDCT筛查阳性率为12.0%,中位结节大小6.0 mm(P25,P75:4.0,10.0 mm)。在中位随访9.8年(P25,P75:8.4,11.4年)期间,共发现新发肺癌病例503例(男性342例,女性161例)。训练集中,基本模型预测1、3、5年肺癌发生风险的AUC分别为0.883、0.800和0.828,LDCT筛查模型的AUC分别为0.826、0.803和0.804,模型区分能力均较好。基本模型和LDCT筛查模型的校准曲线显示,模型拟合度均良好。十倍交叉验证结果显示,基本模型的平均AUC为0.783,标准误为0.012;LDCT筛查模型的平均AUC为0.796,标准误为0.017;模型预测效果均稳定。[结论]该研究建立了基于社区人群LDCT筛查的肺癌风险预测模型,其在判别能力和预测准确性方面具有良好的性能,有助于肺癌LDCT筛查高危个体的识别及筛查后健康管理。